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题目: 员工的重要性
给定一个保存员工信息的数据结构，它包含了员工 唯一的 id ，重要度 和 直系下属的 id 。

比如，员工 1 是员工 2 的领导，员工 2 是员工 3 的领导。他们相应的重要度为 15 , 10 , 5 。那么员工 1 的数据结构是 [1, 15, [2]] ，员工 2的 数据结构是 [2, 10, [3]] ，员工 3 的数据结构是 [3, 5, []] 。注意虽然员工 3 也是员工 1 的一个下属，但是由于 并不是直系 下属，因此没有体现在员工 1 的数据结构中。

现在输入一个公司的所有员工信息，以及单个员工 id ，返回这个员工和他所有下属的重要度之和。

https://leetcode.cn/problems/employee-importance
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public class GetImportance {
    // 回溯 + 哈希优化 --------------------------------------------------------
    public int getImportanceHash(List<Employee> employees, int id) {
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<> ();
        for (Employee emp : employees) {
            map.put(emp.id, emp);
        }
        return backTrack(map, id);
    }

    private int backTrack(Map<Integer, Employee> map, int id) {
        int sum = 0;
        Employee cur = map.get(id);
        sum += cur.importance;
        for (Integer i : cur.subordinates) {
            sum += backTrack(map, i);
        }
        return sum;
    }

    // 栈 + 哈希 --------------------------------------------------------------
    public int getImportance(List<Employee> employees, int id) {
        // 用栈或者堆实现
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<> ();
        for (Employee emp : employees) {
            map.put(emp.id, emp);
        }

        Stack<Integer> stack = new Stack<> ();
        stack.push(id);

        int sum = 0;
        while (!stack.isEmpty()) {
            Employee cur = map.get(stack.pop());
            sum += cur.importance;

            for (Integer i : cur.subordinates) {
                stack.push(i);
            }
        }

        return sum;
    }

    // 暴力回溯但低效 ---------------------------------------------------------------
    public int getImportance1(List<Employee> employees, int id) {
        int sum = 0;
        for (Employee emp : employees) {
            if (emp.id == id) {
                sum += emp.importance;
                for (Integer i : emp.subordinates) {
                    sum += getImportance1(employees, i);
                }
            }
        }
        return sum;
    }
}
